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　　第87届奥斯卡颁奖礼22日在洛杉矶落下帷幕，如果你当时正眼巴巴盯着电视机或计算机屏幕等待评奖结果，那可有点落伍了。要知道，最早命中奥斯卡各重头奖项的，并非捧起小金人的《鸟人》导演亚历杭德罗·冈萨雷斯·伊尼亚里图，也非“影帝”埃迪·雷德梅或者“影后”朱莉安·摩尔，而是几乎无处不在的大数据。

　　无论是世界杯、超级碗，还是总统选举，如今不少美国人都愿意首先看看大数据怎么说。大数据在预测方面的不俗表现，不仅可以让商家、政客得以精准投钱，也可以引导未来市场和产品走向，在更深远的范围内寻找规律、解决问题。

　　相比这些大型比赛和活动来说，预测有点“任性”的奥斯卡，难度系数当属最高级别。为奥斯卡投票的6600名电影艺术和科学学会成员是个匿名团体，对这个团体建立数学模型进行奥斯卡评选结果预测向来不被看好，而测算全球影迷喜好与投票人以及提名影片的关联度也难度颇高。与业内权威人士观点相比，大数据的胜算貌似不大。

　　曾在美国总统选举预测中表现出众的数据分析网站“538网站”就曾发表题为“为何难以预测奥斯卡得主”的文章，并得出结论认为，如今准确预测奥斯卡的模型也许并不存在。

　　不过，包括“538网站”在内的数据分析公司和相关专家，并没有“放弃”奥斯卡。在本届奥斯卡角逐中，在数据分析方法、数据挖掘、数据建模等方面的相关探索不断涌现。

　　早在奥斯卡颁奖几天前，微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德就在他和他的团队开设的“聪明预测（PredictWise）”网站上公布了大数据预测结果，准确预测了本届奥斯卡最佳电影、最佳导演、最佳男女主角，以及最佳男女配角这些重头奖项的获奖者，准确率为100％，而对全部24个奖项也准确预测出其中21个。

　　罗思柴尔德使用的分析预测模型基于博彩市场、好莱坞证券交易所的大量数据建立，其预测结果会随着时间和数据的变化而更新。去年，专门从事数据预测分析的罗思柴尔德也准确分析出奥斯卡24个奖项中的20个。

　　而与以往相比，类似尝试更为多样和丰富，不少数据分析公司和专家均希望借奥斯卡良机探索和验证自己的新技术或新算法。“538网站”利用奥斯卡前16个重要奖项的评选结果进行数据分析；“指数（Exponential）”公司试图利用数据模型找到提名影片在影迷群体和投票人之间的关联度；数据公司“森扎里（Senzari）”负责运营的“电影图表（MovieGraph）”服务平台还研究起提名影片是否包含悲剧、涉及道德等因素，他们认为，在过去10年中，超过一半的获奖影片打出了悲情牌……

　　无论那些为奥斯卡设计的数据模型和计算方法是否能得出足够理想的最终结果，但可以肯定的是，数据分析和预测已经成为趋势，大数据正尝试将众多领域“科学化”，就连艺术也无法置身事外。